Deep-Learning augmented precision nephropathology for FSGS

In der Pathologie kann die künstliche Intelligenz (KI) die Genauigkeit diagnostischer Prozesse durch die schnelle Analyse großer Mengen von digitalen histologischen Bildern verbessern und kann Patholog:innen bei der präzisen Erkennung von Krankheiten und Anomalien unterstützen. Sie rationalisiert Arbeitsabläufe durch die Automatisierung von Routineaufgaben, so dass sich das medizinische Personal auf komplexe Fälle und die Patientenversorgung konzentrieren kann. KI-gesteuerte Prognosemodelle können den Krankheitsverlauf vorhersagen und ermöglichen so ein frühzeitiges Eingreifen und personalisierte Behandlungspläne.

Darüber hinaus kann KI subtile Muster und Abweichungen in medizinischen Bildern aufdecken und so die Früherkennung von Krankheiten in der Pathologie verbessern. In diesem Teilprojekt werden Deep-Learning-gestützte Bildanalyseverfahren für die morphometrische Quantifizierung von glomerulären Läsionen, insbesondere der fokalen segmentalen Glomerulosklerose (FSGS) entwickelt. Die zielt spezifisch auf die verbesserte und präzisere pathologische Diagnostik von FSGS die ultimativ zu besseren Patientenmanagement führen könnte.